神经网络技术在多元图表插值中的应用

通过对MATLAB环境下神经网络工具箱的应用,以BP神经网络为例,对BP神经网络进行训练,解决函数逼近的任务,实现插值的功能。具体实例表明,MATLAB神经网络工具箱是进行人工神经网络数值仿真的有力的工具。     

基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。     

基于遗传算法优化的BP神经网络在粗糙度预测上的应用

针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测。通过MATLAB进行了粗糙度预测仿真验证。结果表明:优化的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络的手写数字识别

数字识别是模式识别领域中重要研究方向之一,具有广阔的应用前景。文章在对BP神经网络基本原理研究的基础上,提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别的方案。通过MATLAB仿真实验表明,基于BP神经网络的数字识别系统取得了良好效果。     

基于HMPSO和BP神经网络算法的中频淬火工艺参数预测

中频淬火通过人工控制和PID控制工艺参数难以保证产品质量,因此,基于微粒群优化算法和BP神经网络算法提出了一种基于HMPSO的BP神经网络工艺参数控制方法,首先介绍了微粒群优化算法和BP神经网络算法,接着建立了基于HMPSO的BP神经网络工艺参数控制方法,最后对中频淬火控制系统进行MATLAB仿真研究,结果表明,该方法稳定、有效,可提高中频淬火的质量。     

戈壁地貌地形探测器接地压力神经网络控制研究

针对戈壁地貌地形探测器接地压力调节系统具有的非线性特点,提出了地形探测器接地压力的BP神经网络PID控制方法,设计了BP神经网络PID控制器,并利用MATLAB软件编程进行了仿真分析和实验。研究结果表明,BP神经网络PID复合控制较之常规PID控制可使系统具有更优的动态性能和良好的跟随特性,是一种有效的控制策略。     

最优隐层BP神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,设计了一种最优隐层BP神经网络,借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,进行计算平均迭代次数和均方误差来寻找最优隐层单元数。通过MATLAB仿真,结果表明该BP神经网络具有较高的诊断效率和准确度。     

线性预测模型BP神经网络PID控制算法的研究

针对经典PID控制参数整定困难和基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出一种基于线性预测模型BP神经网络的PID控制方法,重点阐述算法过程。最后在MATLAB软件上进行仿真,仿真结果表明该控制算法是有效的。     

基于粗糙遗传BP神经网络的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断效率和精度,将粗糙集理论和遗传BP神经网络相结合,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行属性约简,以简化BP神经网络的结构及降低计算量。然后利用遗传算法来优化BP神经网络的参数以达到最优泛化能力,从而建立粗糙遗传BP神经网络故障诊断模型。以美国凯斯西储大学的轴承数据为例,通过MATLAB仿真,结果表明该方法不仅可以克服BP神经网络的缺陷、减少遗传寻优迭代次数,还能提高故障诊断精确度。     

基于MATLAB的神经网络模型参考控制仿真

基于神经网络在系统辨识和动态系统控制中的成功使用,介绍了典型前向网络的BP算法,采用模型参考控制的神经网络控制结构对一简支梁进行了振动主动控制研究,并详细阐述了在MATLAB环境下的仿真过程和仿真结果,最后展望了神经网络在冶金行业板形控制中的应用。